求梯度：y=(dy/dt)/(dx/dt) 。梯度的本意是一个向量（矢量） ， 表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值 ， 即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快 ， 变化率最大（为该梯度的模） 。
在向量微积分中 ， 标量场的梯度是一个向量场 。标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向 ， 梯度的长度是这个最大的变化率 。更严格的说 ， 从欧几里得空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似 。在这个意义上 ， 梯度是雅可比矩阵的特殊情况 。

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